Bis 2025 werden 70 % aller neuen Unternehmensanwendungen auf Low-Code- oder No-Code-Plattformen entwickelt. [2] Dieser Trend ermöglicht es nun auch Fachabteilungen, das LLM Fine-Tuning ohne Programmierkenntnisse durchzuführen. Entdecken Sie, wie Sie KI-Modelle präzise auf Ihre Bedürfnisse zuschneiden.

Wie No-Code-Plattformen es Fachexperten ermöglichen, KI-Assistenzsysteme selbst zu trainieren und die Modellqualität um bis zu 15 % zu steigern.

Key Takeaways

Fachbereiche können LLMs ohne Entwicklerteam anpassen und KI-Projekte bis zu 90 % schneller umsetzen.
Durch das Training mit eigenen Daten steigt die Antwortgenauigkeit der KI um mindestens 10 %.
No-Code-Plattformen bieten mit Conversation Viewer und Analytics-Dashboards volle Transparenz und Kontrolle.

Präzise Modellanpassung für spezifische Unternehmensdaten

Allgemeine LLMs kennen Ihre internen Prozesse oder spezifische Produktdetails nicht. Durch Fine-Tuning wird ein vortrainiertes Modell mit unternehmenseigenen Daten nachtrainiert, um es auf eine bestimmte Domäne zu spezialisieren. [6] Dieser Prozess steigert die Genauigkeit und Relevanz der Antworten um mindestens 10 %. [7]

Eine No-Code-Plattform ermöglicht es Ihnen, diesen Prozess selbst zu steuern. Sie können ganz einfach eigene Dokumente, FAQs oder Prozessbeschreibungen hochladen. Das System lernt aus diesen Informationen und beantwortet Anfragen präzise auf Basis Ihres Wissens. So stellen Sie sicher, dass das KI-Assistenzsystem exakt die Informationen liefert, die für Ihre 80 % häufigsten Anwendungsfälle relevant sind. Die Anpassung mit eigenen Daten ist der Schlüssel zu einer wirklich hilfreichen KI.

Volle Kontrolle und Transparenz über KI-Antworten

Kontrollverlust und Halluzinationen sind häufige Bedenken beim Einsatz von generativer KI. No-Code-Plattformen bieten hierfür effektive Lösungen, die für 95 % der Anwender verständlich sind. Mit einem Conversation Viewer können Sie jede einzelne Konversation zwischen Nutzer und KI nachverfolgen und analysieren.

Diese Transparenz ermöglicht es Ihnen, die Qualität der Antworten kontinuierlich zu überwachen. Sie erkennen sofort, wo das Modell unsicher ist oder falsche Informationen liefert. Daraufhin können Sie direkt im System Korrekturen vornehmen oder neue Wissensquellen hinzufügen. Funktionen zur Halluzinationskontrolle, wie sie Kauz.ai bietet, geben Ihnen die Sicherheit, dass die KI zuverlässig und im Sinne Ihres Unternehmens agiert.

Skalierbarkeit vom Piloten zur Enterprise-Lösung

Viele KI-Projekte starten klein, oft in nur einer Abteilung mit einem klar definierten Anwendungsfall. Eine No-Code-Plattform unterstützt diesen Ansatz ideal. Sie können innerhalb weniger Tage einen ersten Piloten aufsetzen, zum Beispiel einen FAQ-Bot für den internen IT-Support.

Der modulare Aufbau solcher Plattformen stellt sicher, dass die Lösung mit Ihren Anforderungen wächst. Nach einem erfolgreichen Test mit 100-200 Anfragen pro Woche kann das System problemlos auf tausende von Interaktionen skaliert werden. Sie können weitere Anwendungsfälle hinzufügen oder die KI in andere Abteilungen ausrollen, ohne die technische Basis wechseln zu müssen. Diese Skalierbarkeit macht No-Code-KI-Plattformen zu einer zukunftssicheren Investition für über 50 % aller mittelständischen Unternehmen. [3]

Praxisleitfaden: LLM Fine-Tuning in 4 Schritten

Die Einführung eines KI-Assistenzsystems ohne Code ist ein strukturierter Prozess, der in vier Phasen abläuft und die Projektzeit um bis zu 70 % verkürzt. Hier ist eine einfache Anleitung für die Umsetzung:

Anwendungsfall definieren: Wählen Sie einen Prozess mit hohem Anfragevolumen und klaren Antworten, z. B. HR-Richtlinien oder Produktsupport. Starten Sie mit den 20 % der Fragen, die 80 % des Volumens ausmachen.
Content bereitstellen: Laden Sie relevante Dokumente (PDFs, FAQs, Anleitungen) in die No-Code-Plattform hoch. Eine gute Datenbasis von 50-100 Dokumenten ist ein idealer Startpunkt.
Testen und Feedback sammeln: Lassen Sie eine kleine Gruppe von 10-15 Mitarbeitern das System testen. Nutzen Sie deren Feedback und die Analytics-Dashboards, um Wissenslücken zu identifizieren und zu schließen.
Roll-out und Optimierung: Schalten Sie den KI-Assistenten für alle frei. Analysieren Sie die Konversationen wöchentlich, um die Antwortqualität kontinuierlich zu verbessern und neue Inhalte hinzuzufügen.

Dieser iterative Ansatz stellt sicher, dass die KI-Lösung von Anfang an einen echten Mehrwert liefert und stetig besser wird.

Sicherheit und DSGVO als entscheidender Vorteil

Beim Umgang mit Unternehmensdaten hat die Einhaltung der DSGVO oberste Priorität. Viele Cloud-basierte KI-Lösungen verarbeiten Daten auf Servern außerhalb der EU, was ein erhebliches Compliance-Risiko darstellt. [8] Eine professionelle No-Code-Plattform adressiert dieses Problem direkt.

Kauz.ai bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre KI-Systeme in einer sicheren EU-Cloud oder sogar On-Premise in Ihrer eigenen IT-Infrastruktur zu betreiben. Dies gibt Ihnen 100 % Datenhoheit und gewährleistet die Einhaltung aller europäischen Datenschutzgesetze. Die Kombination aus einfacher Bedienbarkeit und einem sicheren Hosting-Modell macht das LLM Fine-Tuning ohne Programmierkenntnisse zu einer sicheren Wahl für jedes Unternehmen.

FAQ

Benötigen wir für das LLM Fine-Tuning eigene Server?

Nein, nicht zwangsläufig. Plattformen wie Kauz.ai bieten sicheres Hosting in der EU-Cloud an, das vollständig DSGVO-konform ist. Für Unternehmen mit besonders hohen Sicherheitsanforderungen besteht zusätzlich die Möglichkeit, die Lösung On-Premise auf der eigenen Infrastruktur zu betreiben.

Welche Art von Daten eignet sich am besten für das Fine-Tuning?

Ideal sind strukturierte und unstrukturierte Daten, die spezifisches Unternehmenswissen enthalten. Dazu gehören beispielsweise interne Prozessdokumentationen, Produktkataloge, Support-Handbücher, HR-Richtlinien oder umfangreiche FAQ-Listen. Je präziser die Daten, desto besser die Antworten der KI.

Wie wird die Qualität der KI-Antworten nach dem Fine-Tuning sichergestellt?

Qualitätssicherung erfolgt durch eine Kombination aus automatisierten Kontrollen und menschlicher Überwachung. Analytics-Dashboards zeigen Ihnen, welche Fragen die KI gut oder schlecht beantwortet. Über einen Conversation Viewer können Sie Dialoge prüfen und direkt Korrekturen am Wissensstamm vornehmen.

Kann ein einmal feinjustiertes Modell später noch angepasst werden?

Ja, die Anpassung ist ein kontinuierlicher Prozess. In einer No-Code-Plattform können Sie jederzeit neue Dokumente hochladen, bestehende Informationen aktualisieren oder Antworten basierend auf Nutzerfeedback verfeinern. So bleibt das KI-System immer auf dem neuesten Stand.